제너레이티브 디자인 AI를 위한 Autodesk Fusion

제너레이티브 디자인 AI

Autodesk Fusion의 AI 기반 제너레이티브 디자인을 사용해 설계 대안을 신속하게 분석하여 제조 가능한 수천 가지 솔루션을 생성할 수 있습니다.

토론토의 Autodesk Technology Centre에 소재한 LuxMea가 크고 복잡한 구조 시스템의 제너레이티브 디자인을 연구하는 데 중점을 두고 레지던시를 활용하여 디지털 제작을 통해 산업화된 시공을 탐색하고 있습니다.

제너레이티브 디자인 AI 개요

제너레이티브 디자인 AI는 인공 지능 알고리즘을 사용해 설계를 생성하고 최적화하는 데 중점을 둔 생성형 AI 응용 분야입니다. 이는 알고리즘과 머신 러닝 기술을 사용하여 주어진 구속조건과 목표를 바탕으로 최적의 솔루션을 찾기 위해 다양한 설계 가능성을 탐색합니다. 설계자, 엔지니어, 제조업체는 설계 목표와 구속조건을 입력할 수 있으며, AI 시스템은 이러한 요구사항을 충족하는 다양한 설계 옵션을 생성합니다.

Autodesk Fusion과 같은 제너레이티브 디자인 AI 도구를 사용하면 이러한 도구를 사용하지 않으면 고려하지 못했을 설계 가능성을 탐색하여 더욱 효율적이고 창의적인 솔루션을 생성할 수 있습니다. 이는 설계 프로세스를 간소화하고, 비용을 절감하며, 최종 제품의 전반적인 품질과 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

제너레이티브 디자인 AI의 이점

독창성 향상

수많은 설계 가능성을 탐색하고 인간 설계자는 고려하지 못했을 혁신적인 솔루션을 생성할 수 있습니다. 

최적화 및 효율성

제너레이티브 디자인 AI는 주어진 구속조건과 목표를 바탕으로 설계를 최적화할 수 있습니다. 이는 자재 사용, 구조적 무결성, 비용, 성능 등의 요소를 고려하여 특정 요구사항에 맞는 효율적이고 최적화된 설계를 생성할 수 있습니다. 

시간 절약

설계 옵션의 생성 및 평가를 자동화하여 설계 프로세스에 드는 시간을 줄일 수 있습니다. 수많은 설계 변형을 신속하게 반복할 수 있어 더 짧은 시간에 수많은 가능성을 탐색할 수 있습니다.

협업 향상

제너레이티브 디자인 AI는 설계 옵션을 탐색 및 평가하기 위한 공통 플랫폼을 제공하여 더 나은 의사소통과 의사 결정을 지원합니다. 또한, 다양한 분야와 전문 지식 간의 격차를 해소하여 더욱 총체적이고 통합된 설계를 구현하는 데 도움이 됩니다.

제너레이티브 디자인 AI를 사용하는 산업 분야

보스턴에 위치한 Autodesk Technology Center의 오토데스크 연구 직원이 적층 제조에서 산업용 로봇 팔에 티치 펜던트를 사용하고 있습니다.

제조 및 제품 설계

제너레이티브 디자인 AI는 구성요소 및 제품의 설계를 최적화하기 위해 제조 및 제품 설계에서 널리 사용됩니다. 이는 가볍고, 구조적으로 튼튼하고, 비용 효율적인 설계를 생성할 수 있습니다.

 

 미국에서의 건설. 콜로라도주 콜로라도 스프링스의 올림픽 박물관

건축 및 건설

제너레이티브 디자인 AI는 건물 설계를 최적화하고, 구조적 무결성을 개선하며, 에너지 효율성을 향상시키는 데 사용됩니다. 이는 자재 사용, 건물 성능, 환경에 미치는 영향과 같은 요소를 고려하는 설계 옵션을 생성할 수 있습니다.

 

슈퍼카 애프터마켓 모터스포츠 튜닝 산업에서 예술성과 기교를 발휘하는 Autodesk Fusion 고객인 BBI Autosport

자동차 및 항공 우주

제너레이티브 디자인 AI는 차량과 항공기를 최적화하는 데 도움을 줍니다. 공기역학적으로 효율적이고, 가볍고, 구조적으로 견고한 설계를 생성하여, 따라서 연료 효율성을 높이고, 배기가스를 줄이고, 이러한 산업 분야에서 전반적인 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

 

 

Autodesk Fusion 제너레이티브 디자인 AI의 특징

Autodesk Fusion에서 제너레이티브 디자인 연구를 위해 구속조건을 지정하는 방법

제조 방법 및 구속조건

요구사항, 구속조건, 자재 및 제조 옵션을 기반으로 제조 가능한 설계를 생성할 수 있습니다.

 

Autodesk Fusion의 제너레이티브 디자인 AI를 사용하면 설계자 한 명이 수백 개의 최적화된 솔루션을 생성할 수 있습니다.

머신 러닝 및 AI

머신 러닝에 기반한 시각적 유사성, 플롯 및 필터를 기반으로 클라우드에서 생성된 설계를 검토할 수 있습니다.

 

Autodesk Fusion의 제너레이티브 디자인 AI 파일은 설계 내역이 포함된 편집 가능한 솔리드 바디입니다.

편집 가능한 기본 결과

오랜 시간이 걸리는 수동 가져오기-내보내기 프로세스를 피할 수 있습니다. 결과를 선택하고 모델링 환경에서 편집을 시작할 수 있습니다.

 

클라우드 해석을 통해 이러한 복잡한 계산 작업을 없애 Fusion의 클라우드 연결을 활용할 수 있습니다.

클라우드 해석

다양한 설계 결과를 동시에 해석하여 다른 작업에 집중할 시간을 확보할 수 있습니다.

 

Autodesk Fusion 생성형 AI 솔루션

제품 설계를 위한 클라우드 기반 3D CAD/CAM/CAE/PCB 소프트웨어.


제너레이티브 디자인, FEA, 전자 냉각, 사출 성형 등을 위한 무제한의 클라우드 해석을 통해 부품 설계와 성능을 최적화할 수 있습니다.


Autodesk Fusion 제너레이티브 디자인 AI를 활용하는 고객 사례

Autodesk Fusion에서 설계한 Newton Engineering의 제너레이티브 디자인 부품

Newton Engineering

화성에 생명체가 살고 있을까요? 화성의 암석을 지구로 가져오는 것을 돕는 Autodesk Fusion과 제너레이티브 디자인

Newton | Engineering and Product Development는 Autodesk Fusion의 제너레이티브 디자인을 사용하여 설계한 뚜껑을 통해 화성 샘플 반환 프로젝트를 지원하고 있습니다.

 


이미지 제공: Newton | Engineering and Product Development

Autodesk Fusion의 제너레이티브 디자인 AI를 사용하여 설계한 Stewart-Haas Racing의 브레이크 페달

Stewart-Haas Racing

Autodesk Fusion 및 제너레이티브 디자인으로 속도를 높인 Stewart-Haas Racing

Stewart-Haas Racing은 챔피언십에서 우승을 차지한 NASCAR 조직입니다. 이 팀이 Autodesk Fusion의 제너레이티브 디자인을 사용하여 브레이크 페달을 경량화한 방법을 알아보세요.

 


이미지 제공: Stewart-Haas Racing

Autodesk Fusion 생성형 AI를 사용하여 설계한 SRAM의 자전거 크랭크암

SRAM

제너레이티브 디자인을 통해 자전거 크랭크암을 재구상한 SRAM

자전거 부품 제조업체인 SRAM은 Autodesk Fusion의 적층 제조 및 제너레이티브 디자인을 사용하여 새로운 유형의 자전거 크랭크암을 제작했습니다.

 


이미지 제공: SRAM

제너레이티브 디자인 AI 리소스

Autodesk Fusion의 제너레이티브 디자인을 사용하면 경쟁에서 앞서 나가고, 더 많은 설계 대안을 확보하고, 더 빠르게 제작할 수 있습니다.

 

Autodesk Fusion의 제너레이티브 디자인은 AI 기반 도구로, 한 번에 하나의 고유한 결과로 제조의 미래를 설계합니다.

 

이 동영상과 단계별 안내서는 Autodesk Fusion에서 제너레이티브 디자인을 설정하고 생성하는 데 도움이 됩니다.

 

제너레이티브 디자인 AI에 대한 FAQ(자주 묻는 질문)

제너레이티브 디자인 AI란 무엇인가요?

일반적으로 제너레이티브 디자인 AI는 설계 목표와 구속조건을 AI 시스템에 입력하면 해당 요구사항을 충족하는 다양한 설계 옵션을 생성합니다. AI 시스템은 자재 사용, 구조적 무결성, 비용, 성능 등의 요소를 고려한 수많은 설계 변형을 반복하여 혁신적이고 최적화된 설계를 생성할 수 있습니다.

제너레이티브 디자인과 생성형 AI의 차이점은 무엇인가요?

제너레이티브 디자인과 생성형 AI는 비슷한 개념이지만 다음과 같은 차이점이 있습니다.

  • 제너레이티브 디자인은 알고리즘과 계산 방법을 사용하여 광범위한 설계 가능성을 탐색하고 주어진 구속조건과 목표를 기반으로 최적화된 솔루션을 생성하는 프로세스를 말합니다. 여기에는 계산 기능을 사용하여 설계 프로세스를 자동화하고 개선하는 과정이 포함됩니다. 따라서 기존 방법을 사용하면 고려하지 못했을 설계 옵션을 탐색할 수 있습니다. 제너레이티브 디자인은 특히 설계 측면에 초점을 맞추고 혁신적이고 최적화된 솔루션을 생성하는 것을 목표로 합니다.
  • 생성형 AI는 인공 지능 알고리즘 및 기술의 사용을 포함하는 더 광범위한 개념입니다. 이는 새 컨텐츠나 훈련된 기존 데이터와 비슷한 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 여기에는 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 사용하여 주어진 데이터 세트에서 패턴과 특성을 학습한 다음 해당 지식을 사용하여 새로운 원본 컨텐츠를 생성하는 과정이 포함됩니다. 생성형 AI는 이미지 생성, 문자 생성, 음악 생성 등을 비롯한 다양한 분야에 적용할 수 있습니다.

제너레이티브 디자인과 AI의 차이점은 무엇인가요?

제너레이티브 디자인은 AI 알고리즘을 사용해 설계를 생성하고 최적화하는 데 중점을 둔 AI의 특정 응용 분야입니다. AI는 다양한 작업을 수행할 수 있는 지능형 시스템의 개발을 포함한 보다 광범위한 분야입니다.

Autodesk Fusion에 생성형 AI가 포함되어 있나요?

예, 인기 있는 3D CAD/CAM/CAE 소프트웨어인 Autodesk Fusion 360에는 제너레이티브 디자인 기능이 포함되어 있습니다. 오토데스크는 설계자와 엔지니어가 AI 알고리즘을 사용하여 설계 옵션을 탐색하고 최적화할 수 있도록 제너레이티브 디자인 기능을 Fusion 360에 통합했습니다.

 

Fusion 360의 제너레이티브 디자인을 사용하면 사용자는 자재 사용, 제조 한계, 성능 요구사항과 같은 설계 목표와 구속조건을 정의할 수 있습니다. 그러면 소프트웨어가 AI 알고리즘을 사용하여 이러한 기준에 맞는 다양한 설계 옵션을 생성합니다. 이렇게 생성된 설계는 사용자가 더 다듬고 평가하여 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있습니다.

제조 분야에서 생성형 AI의 예로는 무엇이 있나요?

제너레이티브 디자인 AI는 제조 산업 분야에서 다양하게 응용됩니다. 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다.

  • 최적의 부품 설계: 제너레이티브 디자인 AI를 사용하여 개별 부품 또는 구성요소의 설계를 최적화할 수 있습니다. 중량 감소, 구조적 무결성, 제조 한계 등의 설계 목표와 구속조건을 입력함으로써 제너레이티브 디자인 AI 알고리즘은 이러한 기준을 충족하는 다양한 설계 옵션을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 가볍고, 효율적이며, 비용 효율적인 부품을 생성할 수 있습니다.

  • 조립 및 제조 프로세스 최적화: 제너레이티브 디자인 AI는 조립 및 제조 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 제너레이티브 디자인 AI 알고리즘은 자재 사용, 툴링 요구사항, 생산 구속조건 등의 요소를 고려하여 최적화된 조립 순서와 제조 워크플로우를 생성할 수 있습니다. 따라서 제조 프로세스에서 효율성을 개선하고, 비용을 절감하며, 품질을 향상시킬 수 있습니다.

  • 제품 사용자화: 제너레이티브 디자인 AI는 고객의 특정한 요구사항에 맞는 설계 변형을 생성하여 제품 사용자화에 도움을 줄 수 있습니다. 고객의 기본 설정과 구속조건을 입력하면 제너레이티브 디자인 AI 알고리즘이 이러한 사양을 충족하는 개인화된 제품 설계를 생성할 수 있습니다. 따라서 제조업체는 효율성과 비용 효율성 저해 없이 사용자화된 제품을 제공할 수 있습니다.

  • 자재 선택 및 최적화: 제너레이티브 디자인 AI는 제조를 위해 자재를 선택하고 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 제너레이티브 디자인 AI 알고리즘은 자재 특성, 성능 요구사항, 비용 요소를 고려하여 특정 응용 사례에 가장 적합한 자재 선택을 제안할 수 있습니다. 따라서 제조업체는 자재 선택에 대해 합리적인 결정을 내릴 수 있어 제품 성능과 비용 효율성이 향상됩니다.

  • 적층 제조를 위한 설계(3D 프린팅): 제너레이티브 디자인 AI는 3D 프린팅과 같은 적층 제조 프로세스를 위한 설계에 유용합니다. 제조업체는 제너레이티브 디자인 AI를 이용해 기존 제조 방법으로는 어려웠던 복잡하고 유기적인 형상을 탐색할 수 있습니다. 이를 통해 적층 제조의 고유한 기능을 활용하는 가볍고 최적화된 설계를 생성할 수 있습니다.

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